SKAN 효율성의 3단계

“SKAN 성능이 형편없어요”

“SKAdNetwork는 쓸모가 없습니다”

“퍼포먼스 마케팅은 끝났다”

Apple의 SKAN 프레임워크 에서 가능한 모든 마케팅 신호를 추출하는 방법에 대해 생각하고, 이야기하고, 작업하고, 컨설팅하고, 조언하는 데 셀 수 없을 만큼 많은 시간, 며칠, 몇 달을 보냈습니다 . 데이터, 커넥터, 변환 모델 및 SKAN 설정에 대한 수많은 심층 분석 과정에서 SKAN 성능에 대한 몇 가지 사실이 명확해졌습니다.

SKAN과 함께라면 모두가 다른 단계에 있습니다
SKAN을 잘못하는 것은 쉽습니다.
잘못하면 데이터가…글쎄, 미친 것처럼 보입니다.
데이터가 이상해 보이면 SKAN을 포기하기 쉽습니다
하지만... SKAdNetwork를 설정하는 데는 누구나 더 능숙해질 수 있습니다.
누구나 전환 모델을 최적화할 수 있습니다
누구나 SKAN에서 사용 가능한 신호를 얻을 수 있습니다.
누구나 여전히 대규모로 iOS에서 퍼포먼스 마케팅을 수행할 수 있습니다.

나는 그것이 쉽다고 주장하는 것이 아니다. 또한 처음부터 제대로 될 것이라고 말하는 것도 아닙니다. Singular 의 SKAN Advanced Analytics 와 같은 도구 SKAN 전환 모델을 자동으로 최적화하는 최신 기술 . 하지만 친구의 도움을 받아 SKAdNetwork를 사용하면 iOS에서 고성능 마케팅 캠페인을 .

제가 본 수준을 살펴보겠습니다.

SKAN 성능 레벨 1: 초급

모든 사람이 얼리 어답터는 아니지만 그래도 괜찮습니다. 제품 개발, 마케팅 및 데이터 과학을 위해 유한한 리소스를 어디에 할당할지 여러분보다 더 잘 결정할 수 있는 사람은 없습니다.

하지만 여기 있습니다.

앱 추적 투명성의 현실은 사람들이 IDFA 공유를 선택하지 않는다는 것입니다. 추적해 보면 지문 채취는 Apple의 지침을 위반하고 앱이 App Store에서 퇴출될 위험이 있다는 것이 현실입니다. iOS에서 모바일 사용자 획득 측정을 수행하려는 경우 SKAdNetwork가 그 방법입니다.

증분을 원하시나요 ? 미디어 믹스 모델링을 원하시나요 ?

응 해봐. 이러한 접근 방식에는 어느 정도 가치가 있습니다(이에 대한 Singular 의 추가 정보를 계속 지켜봐 주시기 바랍니다). 그러나 여기에서 수행해야 하는 데이터 과학, 모델링 및 조정이 SKAN을 작동시키는 데 필요한 것보다 적어도 몇 배는 더 크다는 것을 알게 될 것입니다. 그리고 iOS에서 여전히 사용하고 있는 하나의 결정론적(집계인 경우) 측정 방법론에 정말 등을 돌리고 싶으신가요?

당연히 아니지.

SKAN이 간단히 작동하는 방식은 다음과 같습니다.

게시자 앱은 특정 'SKAN 캠페인 ID'에 대해 네트워크에서 귀하의 앱(광고주 앱)에 대한 광고를 표시합니다.
사용자가 광고를 클릭하고 앱을 설치하고 실행합니다.
광고주 앱인 귀하의 앱은 처음 24시간 동안 해당 사용자의 '전환 가치'(CV)를 업데이트하며, 이는 0~63 사이의 숫자입니다.
24~48시간의 임의 타이머 후에 해당 장치는 광고 네트워크(및 귀하)에 " SKAN 포스트백 "을 보내 새 설치에 대해 보고합니다.
SKAN 캠페인 ID당 설치 수가 Apple의 ' 개인 정보 보호 임계값 '을 초과하는 경우 포스트백에 CV가 포함됩니다.

이 모델에는 모바일 마케팅 관점에서 볼 때 많은 문제가 있습니다. 특히 앱 추적 투명성 이전의 모델과 비교할 때 더욱 그렇습니다. 핵심 문제: 설치 후 이벤트에 대한 제한된 가시성으로 인해 SKAN이 제공하는 데이터와 전통적으로 마케팅 담당자가 필요로 했던 데이터 사이에 격차가 발생합니다.

과제는 다음과 같습니다.

전체 SKAN 데이터 캡처
SKAN 전환 가치 관리의 복잡성 탐색
주로 주요 광고 네트워크가 캠페인 최적화를 위해 SKAN을 구현하는 방식에 따라 매우 제한된 24시간 데이터 창을 처리합니다.
개인 정보 보호 기준이 충족되지 않아 데이터가 누락되었습니다.

솔루션에는 세 가지 핵심 부분이 있습니다.

솔루션은 최적의 SKAN 성능에 필수적인 세 부분으로 구성됩니다. 각 부분은 기본 전환 관리 시스템, 즉시 사용 가능한 SKAN 보고, 누락된 데이터를 모델링하고 분석, 최적화 및 복구 능력을 복원하는 고급 데이터 과학입니다. 예측하다.

이것이 SKAN을 위한 Singular의 솔루션입니다.

SDK는 필요한 모든 API 호출을 관리합니다.
당사의 전환 관리 기술은 전환 가치를 인코딩하고 파트너 관계에 있는 광고 네트워크와 모델을 공유하므로 광고 네트워크는 귀하에게 어떤 좋은 결과가 나타날지 이해하고 캠페인을 최적화할 수 있습니다.
SKAN 보고서는 모든 파트너의 모든 SKAN 포스트백을 집계 및 검증하고, 전환 가치를 디코딩하고, 획득당 비용 및 광고 투자수익을 계산합니다.
고급 분석은 누락된 데이터를 반환하여 SKAN 캠페인 성과에 대한 완전한 가시성을 제공합니다.

저는 항상 마케팅 담당자에게 매우 간단한 전환 모델로 시작하여 반복할 것을 권장합니다. 쉽게 검증할 수 있고 고가치 사용자를 매우 잘 나타내는 이벤트를 선택하세요. 선택한 이벤트는 설치 후 처음 24시간 이내에 발생해야 합니다.

또한 인앱 구매나 광고 수익이 있는 경우 전환 모델에 수익 버킷을 포함하세요(걱정하지 마세요. 모든 설정을 안내하는 간단한 마법사가 있습니다). 혼합 전환 모델 이라고 부르는데 , SKAdNetwork에서 말 그대로 50% 더 많은 데이터를 얻는 결과를 확인했습니다.

올바른 변환 모델을 찾는 것이 걱정되시나요?

저희가 도와드릴 수 있지만, 가장 중요한 점은 Singular 다양한 상황에서 사용할 수 있는 더욱 최적화된 SKAN 모델이 있는지 감지하고 이를 알려드리는 자동화된 기술을 보유하고 있다는 것입니다.

현재 모든 주요 광고 네트워크는 SKAN을 지원하므로 익숙한 네트워크부터 시작하세요. 단지 몇 달러만 투자하지 마십시오. 개인 정보 보호 기준으로 인해 SKAN 캠페인 ID당 약 20개 설치 미만에서 반환된 데이터는 불완전하고 사용할 수 없습니다. 따라서 각 파트너와 각 캠페인에서 어느 정도 규모를 확대하십시오. 내부 최적화 프로세스에 사용하는 SKAN 캠페인 ID 수에 대해 파트너와 대화하고 캠페인 예산 및 확장에 대한 권장 사항을 얻으십시오.

일단 실행되면 Singular대시보드에서 SKAN 보고서를 확인하세요. 전환 가치가 올바른지 확인하세요. 예상 CPA 및 ROI 수치를 살펴보고 이상 징후가 있는지 확인하세요.

결과에 만족하면 계속해서 반복하여 SKAN 성능 수준을 높일 준비가 된 것입니다.

SKAN 성능 레벨 2: 고급(최적화 및 확장)

이는 SKAN을 연결하고 초기 전환 모델을 정의하는 것에서 SKAN을 최적화하는 것까지의 큰 도약이며, 이 큰 도약은 iOS 성능 마케팅 성공을 찾는 사람들과 실제로 SKAdNetwork 보고를 유용한 도구가 되는 지점까지 얻지 못한 사람들을 구분하는 기준입니다. 대규모 사용자 확보 및 성장 마케팅을 위한 것입니다.

모바일 마케팅 담당자가 SKAN을 구축하고 실행할 때 일반적으로 직면하는 여러 가지 과제가 있습니다.

데이터가 익숙하고 기대했던 것과 완전히 다르게 보입니다.
전환 가치가 충분하지 않습니다.
즉, 수익이 거의 발생하지 않는다는 뜻입니다.
물론, 세부적인 장치 수준 정보도 없습니다.

결과적으로 초기 성능이 좋지 않아 보이고, 이것이 많은 사람들이 포기하는 지점입니다. 지속성: 캠페인을 최적화하고 확장하는 방법이 있습니다.

하지만 기본을 넘어서야 합니다.

SKAN 세계의 기본 결과물은 SKAdNetwork에서만 나오는 것이 아닙니다 . 생각보다 더 많은 데이터가 있습니다. 데이터를 잠금 해제하고, 결합하고, 강화하고, 이를 사용하여 의미, 정확성 및 통찰력을 생성하기만 하면 됩니다.

이는 게재, 비용, 광고 소재 등 모든 네트워크 KPI 등 광고 파트너의 캠페인 데이터로 시작됩니다. 이는 SKAN 프레임워크에서 얻은 모든 데이터(원시 포스트백)와 특정 KPI 및 측정 기간에 맞춰 설정한 변환 모델을 계속 사용합니다. (여러 앱을 사용하는 경우 참고 사항: 이는 일반적으로 각 앱마다 고유합니다.) 그런 다음 계속 얻을 수 있는 기기 수준 데이터(ATT 동의를 받는 IDFA, 모든 설치에 대한 IDFV)로 모든 것을 마무리합니다. 이는 측정 가능하고 추적 가능하며 개인정보를 보호하는 코호트를 구축하는 데 도움이 됩니다.

어떻게?

Singular의 SKAN 솔루션은 마케팅 및 모바일 활동의 모든 결과를 결합하고 SKAN 기본 인사이트 레이어에서 캠페인 데이터로 강화된 실제 SKAN CPI를 제공합니다. 또한 실제 디코딩된 이벤트와 예상 설치 날짜를 사용하는 SKAN 실제 ROAS 및 SKAN 실제 CPA도 포함됩니다.

그러나 그것만으로는 현재 캠페인을 실제로 최적화하고 미래 캠페인을 전략화하는 데 필요한 수준의 측정 및 통찰력을 생성하는 데 충분하지 않습니다. 그 이유는 개인 정보 보호 임계값 및 단일 시점 포스트백으로 인해 데이터가 누락되어 SKAN이 반환하는 실제 하드 데이터가 부족하기 때문입니다.

또한 모델링되고 검열되지 않은 ROAS 및 CPA, ROAS 및 CPA가 포함된 예상 코호트, SKAN LTV 최적화를 제공하기 위해 IDFV를 포함한 자사 데이터를 사용하여 누락된 전환 데이터를 모델링하는 Singular의 고급 분석 인사이트 레이어가 필요합니다. 이 모든 기능을 통해 Singular는 운영 변환 모델을 자동으로 확인 및 재확인하고 더 높은 정확도를 얻을 수 있는 개선 권장 사항을 제공하는 기능을 제공합니다.

전환 모델을 최적화하는 것이 그토록 중요한 이유는 무엇입니까?

우리가 아는 가장 똑똑한 모바일 마케터인 우리의 최고의 고객은 성공하기 전에 평균 6가지 모델을 테스트합니다. (그리고 추측해 보세요: 세상이 변할 때, 앱이 변할 때, 마케팅이 변할 때… "최고의" SKAN 전환 모델도 변해야 할 수도 있습니다.)

이상적인 SKAN 변환 모델은 초기 신호와 높은 LTV에 대한 강력한 예측 변수를 모두 사용합니다. 수익은 가장 정확한 예측 변수이지만 희소합니다. 이벤트의 양은 훨씬 많지만 예측 가능성은 훨씬 낮습니다. 따라서 대부분의 사용자 획득 전문가는 결국 수익과 이벤트를 모두 포함하는 SKAN의 모든 비트(3개 이벤트에 대해 2비트, 16개 수익 버킷에 대해 4비트)를 사용하는 혼합 변환 모델을 사용하게 됩니다.

(참고: 곧 3개의 "예비" 이벤트와 최대 60개의 수익 버킷을 지원하는 새로운 혼합 모델 유형이 출시될 예정입니다. 계속 지켜봐 주시기 바랍니다!)

SKAN 성과를 달성하기 위해 그렇게 많은 수익 버킷을 보유하는 것이 중요한 이유는 무엇입니까?

수익 버킷의 세분성이 충분하지 않으면 정확성이 떨어집니다.

예를 들어, $2에서 $4까지의 버킷에는 평균적으로 $3.75의 비용이 드는 이벤트가 포함될 수 있습니다. 그러나 SKAN 변환을 디코딩할 때는 이를 알 수 없습니다. 따라서 평균 예상 수익은 전환당 3달러에 불과할 수 있습니다. 실제 성능은 훨씬 더 높지만 네트워크 최적화나 내부 회계 중 누구도 이를 알지 못합니다. 파트너는 최적으로 최적화할 수 없으며(내가 그렇게 말할 수 있는 경우) 귀하는 필요한 것보다 훨씬 낮은 ROI, ROAS 및 예측 LTV를 보고합니다.

이는 SKAN 성능에 대한 몇 가지 사실을 매우 명확하게 만듭니다.

전환 모델을 올바르게 구축하려면 제품 팀과 협력하는 것이 필수적입니다. 발생할 가능성이 있는 이벤트와 수익, 그리고 해당 제품이 사용자에게 인센티브를 제공하거나 안내하는 내용이 전환 모델에 반영되도록 매우 긴밀하게 커뮤니케이션하면 됩니다.
수익 버킷을 실제 수익 분배(사용자 여정 초기에 어떤 가격대에서 판매되는지)와 최대한 가깝게 일치시키는 것이 정말 중요합니다.

예를 들어, 8개 대신 16개의 수익 버킷을 사용하면 정확도가 45% 증가할 수 있습니다. 32개의 수익 버킷을 사용하면 정확도가 74% 더 높아질 수 있습니다.

엄청나네요.

좋은 점은 알아야 하고, 나쁜 점은 알아야 합니다. 잘 작동하고 있지만 자신이 모르는 캠페인을 최적화할 수 없는 것이 나쁜 것만큼, 실패한 캠페인을 최적화할 수 없다는 것이 더 나쁜 것입니다.

이는 개인 수익 버킷이 너무 크기 때문입니다.

SKAN 변환 모델 최적화 모범 사례

앱에 맞는 완벽한 SKAN 변환 모델을 얻기 위한 3, 6, 9가지 단계를 수행할 때 명심해야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

전환 가치가 타당한지 확인하고 수익이 발생하지 않는 경우 최소한의 신호를 얻으려면 하나 이상의 기준 이벤트를 유지하세요.
광고 수익은 엄청난 이점입니다. 단기적인 초기 지표로 매우 유용합니다. (물론 이는 앱과 카테고리에 따라 다릅니다.)
창의성이 중요합니다. 미래의 수익 활동을 예측하는 사용자 행동을 생각하고 데이터를 확인하세요.
그리고 수익 버킷 범위는 정확성을 위해 매우 중요합니다. 관찰된 사용자 행동을 기반으로 이를 정의하거나 권장 모델을 사용해 보세요.

꾸준히 노력한다면 견고한 변환 모델에 도달하고 좋은 데이터를 얻을 수 있을 것입니다. 시간과 노력이 필요하므로 약간의 인내심도 좋습니다!

SKAN 성능을 극대화하기 위한 개인 정보 보호 임계값 이해

SKAdNetwork의 개인 정보 보호 기준을 이해하지 못하고 검열을 통한 데이터 손실을 최소화하도록 캠페인을 최적화하는 경우 위의 사항은 모두 중요하지 않습니다. 어느 정도 제공 하지만 최적화하기에는 충분하지 않습니다.

SKAN 프레임워크는 설치 시 전환 가치를 검열할지 여부를 결정합니다. 이는 사용자가 무엇을 하는지 또는 사용자가 누구인지와 관련이 없습니다. 이는 단순히 지난 24시간 동안 SKAN 캠페인 ID당 생성한 설치 수에 따라 결정됩니다.

전환 가치를 얻으려면 최소 10~15회의 설치가 필요합니다. SKAN 캠페인 ID당 30개 이상이면 더 좋으며 규모가 커질수록 SKAN 전환 가치와 함께 제공되는 SKAN 설치 비율이 늘어나 정확성이 높아집니다.

여러 고객과 파트너로부터 여러 번 확인했듯이 전환 가치 페이로드로 SKAN 포스트백 비율을 최적화하려고 할 때 일일 설치 볼륨이 중요합니다.

하지만 문제가 있습니다.

내부적으로 단일 캠페인으로 분류된 항목이 있다고 해서 SKAN 프레임워크에 단일 캠페인 ID로 표시되는 것은 아닙니다. 광고 파트너는 자체 최적화 엔진을 실행할 수 있도록 게재위치, 크리에이티브 또는 광고의 기타 요소를 테스트하기 위해 단일 캠페인을 여러 SKAN 캠페인으로 분해하는 경우가 많습니다. 검열은 캠페인 ID 수준에서 발생하므로 각 파트너에게 충분한 양을 제공하지 않으면 신호가 빠르게 줄어들 수 있습니다.

해결책은 소통이다.

파트너가 캠페인을 다양한 SKAN ID로 분류하는 방법과 일반적으로 각 SKAN에 배포하는 볼륨에 대해 이야기하세요. 해당 데이터를 사용하여 각 파트너와 함께 실행할 볼륨을 알려줍니다. 그리고 새로운 파트너와 실험을 하면서 약간의 조정이 필요할 수 있지만, 신호 전달을 최대화하기 위해 일정 기간 동안 지출에 집중하세요.

또 하나: 당황하지 마세요.

SKAN 여정 초기에는 성능이 정말 좋지 않은 것처럼 보일 수 있습니다. 그리고 고급 SKAN 사용자가 되어도 놀라워 보이지 않을 수 있습니다. 그러나 당신의 실제 성과는 보이는 것보다 훨씬 더 높을 것이 거의 확실합니다.

그리고 모델링된 지표를 통해 이를 확인할 수 있습니다.

Singular 의 고급 SKAN Analytics는 검열된 값에 대한 커튼을 걷어내고, 누락된 전환과 수익을 추정하며, 신뢰 구간에 대해 완전히 솔직하게 설명하므로 인사이트를 얼마나 신뢰할 수 있는지 정확히 알 수 있습니다. 이 단일 단계로 눈에 띄는 SKAdNetwork 성능을 50%까지 높일 수 있습니다 . 이는 정말 엄청난 수치이며, 투자수익률을 파악하면서 iOS에서 대규모로 퍼포먼스 마케팅을 실행할 수 있다는 자신감을 갖게 해줍니다.

신뢰 구간을 엄격하게 유지하고 모델링된 지표의 정확성을 향상시키는 두 가지 핵심 사항은 다음과 같습니다.

개인 정보 보호 기준으로 인해 누락된 데이터를 줄이기 위해 캠페인을 통합합니다.
최적화된 전환 모델을 사용하여 보다 정확한 입력 얻기

코호트를 iOS로 다시 가져오기

간편한 IDFA 액세스를 통해 모바일 성장 마케팅 담당자는 장기적으로 코호트 ROI 및 LTV 성과를 모니터링할 수 있었습니다. SKAN v3의 가장 큰 한계는 엄청나게 짧은 기간입니다. 광고 파트너의 최적화 요구로 인해 대부분의 경우 기본적으로 24시간입니다.

이는 캠페인의 성과나 캠페인을 통해 유입된 사용자 집단이 얼마나 좋은지 실제로 알기에는 충분한 시간이 아닙니다. 집단이 길수록 사용자가 앱을 사용하고 습관을 개발하며 참여도가 높은 유료 고객으로 전환하는 데 더 많은 시간을 제공합니다. 새로운 플레이어가 게임에서 즉시 무언가를 구매하지 않는다고 해서 그들이 앞으로 가장 가치 있는 플레이어가 될 수 없다는 의미는 아닙니다.

시간은 캠페인 분석에 큰 차이를 만듭니다. D1과 D7 사이에 종종 2배에서 5배까지 차이가 납니다!

Singular SKAdNetwork에서 파생된 전환 데이터와 실제 기기 수준 데이터를 결합하여 iOS에서 오랜 코호트를 되살립니다. SKAN은 앱에서 실제로 발생한 일에 대해 집계된 데이터를 통해 사용자가 무엇을 했다고 말합니까? 결과는 특정 SKAN 캠페인이 D7 수익에서 무엇을 제공했는지 보여주는 신뢰 구간과 함께 모델링된 데이터입니다.

모든 통찰력 레이어를 생생하게 구현

SKAdNetwork를 숙달하려면 이러한 모든 통찰력 계층을 한곳에 모아야 합니다. 그것은 포함:

파트너 연동 | Singular
게시자 앱
캠페인 이름
기본 출력
- 비용
- 노출수
- SKAN이 보고한 설치 수
SKAN 기본 통찰력 레이어
- SKAN eCPI
- SKAN 수익
- 스칸 ROI
SKAN 고급 통찰력 레이어
- 모델링된 측정항목
  - 모델링된 SKAN 수익
  - SKAN D7 수익 모델링
- SKAN 코호트
  - 모델링된 SKAN ROI
  - SKAN D7 ROI 모델링

이제 마침내 iOS 사용자 확보 캠페인의 결과를 정확하게 평가하는 데 필요한 도구가 생겼습니다. 이제 미래 성장에 대한 결정을 내리는 데 필요한 데이터가 있습니다.

고급 SKAN 전문가의 주요 지표

SKAN 전문가들은 남들이 하지 않는 5가지 일을 꾸준히 해냅니다.

다양한 변환 모델 조합을 지속적으로 테스트하고 반복합니다.
최적화된 수익 버킷을 사용하여 모델 정확도 향상
SKAN의 개인 정보 보호 임계값을 극복하기 위해 모델링된 지표를 활용합니다.
검열율이 높은 경우 캠페인을 통합하세요.
실제 ROI를 이해하려면 모델링된 더 긴 코호트를 사용하세요.

5단계로 나누면 간단해 보입니다. 실제로는 그렇지 않습니다. 세계 최고의 마케터들과 최고의 모바일 성장팀 중 일부는 SKAdNetwork를 사용하면서 이전에 다른 측정 프레임워크와는 달리 어려움을 겪었습니다.

하지만 좋은 소식은 SKAN 공연 터널 끝에 빛이 있다는 것입니다. SKAN 기능을 만들 수 있습니다. 또한 SKAN 지원 기여를 고성능 모바일 마케팅의 기반으로 만들 수 있습니다.

하지만 잠깐만요. SKAN 성능에 대한 추가 정보가 있습니다(나중에!)

너무 긴 블로그 게시물의 맨 위에서 SKAdNetwork의 효율성에는 3가지 수준이 있다고 말씀드렸습니다. 셀 수 있는 독자라면 지금까지 그 중 2개만 다루었다는 사실을 알아차렸을 것입니다.

거기에는 그럴 만한 이유가 있고, 내가 이렇게 긴 블로그 게시물을 쓰는 데 지쳤기 때문도 아니고, 당신도 그것을 읽는 데 지쳤기 때문도 아닙니다. 레벨 3은 올해 후반에 SKAN 4와 함께 제공될 예정입니다.

들으셨다시피 SKAN 4는 SKAdNetwork에 엄청난 변화를 가져왔습니다. 또한 훨씬 더 많은 데이터를 제공하고(개인 정보 보호는 유지하면서) 훨씬 더 긴 기간을 처리하는 대규모 업그레이드이기도 합니다. 우리는 이미 SKAN 4에 대해 많은 글을 작성했으며 다음 블로그 게시물에서 확인할 수 있습니다.

그러나 SKAN 4 성능으로 레벨업한다는 측면에서 현실은 아직 여기에 도달하지 못했다는 것입니다. 훨씬 더 많은 것을 가능하게 할 것이며 훨씬 더 많은 것을 요구할 것이지만, 그것이 작동하고 잘 작동하도록 만드는 방법에 대해서는 출시 전이 아니라 출시된 후에 더 많이 공유해야 할 것입니다.

그리고… 계속 지켜봐 주시기 바랍니다

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SKAN 성능 향상: SKAdNetwork 효율성의 3단계